• 전자진흥
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• 제11권4호
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• pp.104-106
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• 1991

• 전자진흥
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• 제12권1호
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• pp.108-112
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• 1992

• 전자진흥
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• 제11권7호
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• pp.122-125
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• 1991

• 전자진흥
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• 제1권10호
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• pp.79-86
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• 1981

• 전자진흥
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• 제11권8호
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• pp.136-140
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• 1991

• 경영과정보연구
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• 제35권2호
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• pp.1-12
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• 2016

본 연구는 2010년 4월 9일부터 2015년 12월 30일까지의 일별자료를 이용하여 KODEX 레버리지(TIGER 레버리지, KStar 레버리지) 시장이 기초자산인 KOSPI200 현물시장에 대해 가격발견기능이 존재하는 지에 대해 분석 한 것이다. 본 논문의 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, VECM의 오차조절계수를 이용한 분석에서는 레버리지 ETF시장이 KOSPI200 현물시장에 대해 가격발견에 있어서 우월하다는 증거를 발견하지 못하였다. 둘째, Baba and Inada(2009)가 제시한 Granger-Gonzalo 비율 분석에서도 동일한 결과를 보였다. 셋째, Hasbrouck 비율 분석의 경우 레버리지 ETF 시장이 KOSPI200 현물시장에 대해 가격발견의 우월성은 발견되지 않았으나, KOSPI 200 현물시장이 레버리지 ETF 시장에 대해 가격발견에 있어서 우월한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 어떤 정보가 시장에 도착했을 때 레버리지 ETF의 기초자산에 정보가 우선적으로 반영이 되고, 이후에 레버리지 ETF 시장에 정보가 반영된다는 것을 의미한다. 즉, KOSPI200 현물시장이 레버리지 ETF 시장보다 정보의 효율성이 높음을 암시한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.199-205
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• 2003

본 연구의 목적은 한일 온라인게임 시장의 고객을 세분화하여 국내기업이 일본 온라인게임 시장에 진출할 때 고려해야 될 전략을 도출하는데 있다. 이를 위해 MCFA와 SOM을 이용하고자 한다. 먼저 MCFA를 통해 한일 온라인게임 시장의 고객 몰입에 영향을 주는 요인들이 무엇이며, 이러한 요인의 측정 동질성이 같은지를 먼저 검증하였다. 이러한 방법을 통해 검증된 요인으로는 도구, 보상, 디자인, 정보제공, 공동체를 들 수 있다. 다음으로 SOM을 이용해 위에서 구한 요인을 기준으로 한일 온라인게임 시장의 고객을 세분화하고자 한다. 이후 이렇게 세분화된 고객의 특성을 도출하기 위해 Decision Tree를 이용하고자 한다.

• 재무관리연구
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• 제20권1호
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• pp.163-190
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• 2003

본 연구는 1997년 1월 3일부터 2000년 12월 21일까지 코스닥, 나스닥 그리고 자스닥지수의 일별 종가수익률(close to close return) 자료를 낮수익률(open to close return)과 밤수익률(close to open return)로 나누어 각 시장들 사이의 정보이전효과를 통한 시장효율성을 분석하고 이러한 결과가 이성적 투자자들의 투자행위에 토대를 두고있는 정보효과가설(information effect hypothesis)을 지지하는지를 분석하고자한다. 분석방법은 VAR 모형을 통한 Granger 인과관계분석 및 시간 가변적인 AR(1)-GARCH(1, 1)-M 모형을 사용하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, IMF 이후 나스닥지수 낮수익률 및 변동성은 코스닥지수 낮수익률 및 변동성에 대하여 예측력을 지니고 있는 것으로 나타났으며, 나스닥과 자스닥 시장 사이에는 feedback적인 예측력을 가지고 있는 것으로 나타났다. 둘째, IMF 이후 나스닥지수 낮수익률은 코스닥지수 밤수익률 뿐만 아니라 낮수익률결정에 영향을 미치는 것으로 나타났으나, IMF 이전에는 코스닥지수에 대한 나스닥의 영향력은 존재하지 않는 것으로 나타났다. 또한 코스닥지수 낮수익률 보다는 밤수익률에 대한 나스닥의 영향력이 통계적으로 더 강한 것으로 나타났다. 셋째, IMF 전후 모두 나스닥지수와 자스닥 지수간의 정보이전효과는 피드백적인 것으로 나타났으며, 낮수익률 보다는 밤수익률에 대한 영향력이 더 강하고 지속적인 것으로 나타났다. 나스닥시장에서 발생한 낮수익률 변동정보가 코스닥시장의 종가(closing price)를 반영한 낮수익률보다는 시초가(opening price)를 반영한 밤수익률에 통계적으로 더 잘 반영된다는 사실로부터 코스닥시장은 나스닥시장에서 발생한 수익률변동정보에 대한 시장효율성이 중대하고 있음을 보여주고 있다. 또한 금융위기동안이 아닌 정상적인 시장상황하에서 나스닥시장정보가 코스닥과 자스닥시장에 서로 다른 크기로 영향을 미치며 코스닥의 낮수익률과 밤수익률에 대한 영향력의 크기가 서로 다른 분석결과는 정보효과가설을 지지하는 증거로 볼 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제14권2호
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• pp.103-119
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• 2008

재래시장은 서민적 성격이 강한 유통 시장으로 인터넷 유통 채널의 등장 및 고객의 구매패턴의 변화로 인해 경쟁력을 상실해 가고 있다. 지역 경제의 중심지인 재래시장의 침체는 지역경제 위축의 요인으로 작용하고 있다. 이와 같은 문제에 대한 해결 방안으로써, 본 연구에서는 U-Market 시스템을 제안하였다. u-Market 시스템은 재래시장에 시간과 장소의 제약 없이 고객과 커뮤니케이션이 가능한 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 적용한 시스템으로써, 재래시장을 활성화하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서 제안한 u-market 시스템은 재래시장 정보 및 위치 정보를 제공함으로써, 고객이 원하는 시장의 주요 정보를 쉽게 획득할 수 있도록 한다. 또한 원하는 시장 정보를 볼 수 있는 지도 서비스를 제공하며, 고객의 현재 위치, 날씨 등의 상황정보를 기반으로 사용자가 가장 선호할 만한 상품 및 매장을 추천함으로써 정보 검색에 소요되는 시간 및 노력을 감소시켜 준다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.97-106
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• 2015

시장세분화를 위해 일반변수와 트랜잭션 기반 변수를 동시에 사용하는 하이브리드 방법이 널리 사용되고 있지만, 하이브리드 방법에는 일반변수의 기준에 따라 정확하게 세분화가 되지 않는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결함과 동시에 상품 정보를 이용한 네트워크 분석을 활용하는 새로운 시장세분화 방법을 개발하는 것을 목표로 한다. QAP 상관관계분석을 이용하여 상품네트워크의 유사도를 계산하는 새로운 시장세분화 방법은 일반 변수 기준으로 시장을 명확하게 세분화하고, 상품 정보를 기반으로 하여 세분화된 집단 간의 구매패턴을 효과적으로 비교할 수 있도록 하는 장점을 갖고 있다. 본 연구를 통해 개발된 상품구매정보를 활용한 네트워크 기반 시장세분화 방법의 활용 가능성과 성과를 입증하기 위해 실제 운영중인 온라인 쇼핑몰의 고객정보와 상품구매정보를 수집하여 시장세분화 방법의 절차를 설명하고 결과를 제시한다. 본 연구에서 제안된 시장세분화방법은 기본적인 고객정보 및 상품구매정보를 이용하여 상품구매패턴이 유사한 고객 집단을 인구통계학적인 일반변수 기준으로 세분화할 수 있기 때문에 대다수의 온 오프라인 유통업체에서 폭넓은 활용이 가능할 것으로 기대된다.